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步骤5：雪碧直播2019年哈佛醫學院的George M.Church教授和他團隊在《自然·醫學》上發表了一篇文章，以馬拉鬆運動員和不愛運動隻愛久坐的同齡人為研究對象，比較他們腸道菌群的組分。科研人員發現馬拉鬆運動員腸道中有一類韋榮球菌屬的菌株，在長跑後數量顯著上升。將這類菌移植到小鼠腸道，可以讓小鼠在轉輪上跑的更久，獲得跟馬拉鬆運動員同款的耐力 [2]，說明這些韋榮球菌屬的菌株與運動員的耐力和運動持續時間有關。這類榮球菌屬之所以在馬拉鬆運動員長跑之後含量升高，就是因為它擅長代謝運動產生的乳酸。它們將乳酸分解後變成丙酸鹽，又回到運動員的肌肉細胞，參與肌細胞的能量代謝過程。沒想到在我們跑步的過程中腸道菌群也沒閑著，還能幫上點小忙。雖然上述科研成果僅僅是在小鼠運動模型中的發現，考慮到每個人的個體差異、意誌力、訓練方法等方方麵麵的因素，腸道菌群對運動意願或健身效果的改善作用可能不會特別明顯。但是上述文章給我們提供了促進運動的新思路，比如能否在飲食中添加脂肪酸酰胺來增強運動意願？或者將糞球菌、韋榮球菌屬等能夠幫助運動代謝的菌株添加到益生菌產品中，讓運動更愉悅和持久？希望有一天能看到相關臨床研究的出現，這必將幫助和激勵肥胖症患者、代謝疾病患者或“懶癌晚期”患者多進行體育運動，改善身材和身體狀態。但是在這一天到來之前，也不能自暴自棄，從今天就開始規律運動，快去通過自己的努力合成多巴胺吧！。
步骤6：《洛神直播》美國疾病預防控製中心流感監測報告。圖片來源：美國疾病控製與預防中心國內的情況稍有不同，最近三年（自2020年3月起），流感在我國呈極低流行水平。但是，自2022年春夏開始，我國南方卻出現了一波反常的流行高峰（達到近5年的同期最高水平）。這波暴發主要是甲型流感流感病毒H3N2亞型（和去年美國流行的趨勢一致）。全國法定傳染病報告流感數據，數據自 2022 年 7 月開始，有一度下降的趨勢。數據來源：中國疾病預防控製局，製圖：陳墨螯。而自去年年末開始，就不停有專家提醒，全球仍然處於疫情大流行期間，醫療資源都可能在持續一段時間內出現緊張。而根據疫情數據的研判，大家需要對有可能出現的流感和新冠病毒感染疊加流行風險做出準備。因此，麵對近期發熱增加的趨勢，大家亦要考慮到甲流的感染。所幸，流感疫苗能最大限度地預防感染以及降低重症發生。而本輪感染對應的疫苗，已經在我國全麵上市。由於接種流感疫苗後2-4周方可以產生足夠的抗體。因此美國兒科協會（AAP）和美國疾病預防控製中心（CDC）均建議疫苗上市後，越快接種越好。在整個流感季中，隻要沒有接種過疫苗，未過期的流感疫苗仍然可用，任何時間都建議盡快接種。在同一個流感季中，已完成接種的人員無需重複接種。腹瀉+發熱？諾如也要當心除了“甲流刺客”，每年10月到次年3月，還是諾如病毒流行的高發季。它所引發的疾病叫諾如病毒感染性腹瀉，俗稱“冬季嘔吐病”，更準確地說，它的症狀應該是“上吐又下瀉”。具體症狀則跟年齡有關，兒童更常表現為嘔吐，成人主要表現為腹瀉，其他消化道症狀還有惡心、腹痛等。但也有頭痛、發熱、畏寒和肌肉酸痛等全身性症狀，這與不少其他疾病的症狀類似。感染諾如病毒，症狀不嚴重，但傳染性極高。據深圳市疾控的介紹[6]，隻要18 個病毒粒子，就能造成感染，而且不論男女老少，感染或沒感染過（諾如病毒變異也相當快，感染過後亦容易出現再次感染），基本都能夠中招。而最近適逢開學季，久未見麵的同學朋友聚在一塊難免親近，諾如病毒在這種情況特別容易在學校造成大範圍傳播，等孩子到家，又把上下老小全給傳染了。。
步骤7：媚姬直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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